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La investigación revela información sobre la actividad cerebral relacionada con la atención.

Examinando cómo las habilidades musicales se relacionan con entender el habla en ambientes ruidosos.

Este estudio revela cómo los patrones de mirada personal afectan las interacciones humano-robot.

LHU-Net mejora la precisión y la eficiencia en la segmentación de imágenes médicas, ayudando a los profesionales de la salud.

Este artículo explora cómo los movimientos oculares se relacionan con la atención y la toma de decisiones.

El contexto ayuda un montón a cómo reconocemos objetos, incluso cuando nuestra atención está en otra parte.

Aaren mejora la eficiencia en modelos basados en atención para el análisis de datos secuenciales.

Un nuevo enfoque para acelerar los transformers sin perder precisión.

Explorando la atención tensorial y su impacto en el procesamiento de datos en modelos de IA.

Un nuevo modelo mejora los Transformers al combinar información sensorial y relacional.

Este estudio examina cómo la atención moldea los procesos de memoria a corto y largo plazo.

MultiEdits permite cambios de imágenes simultáneos a través de comandos de texto, mejorando la eficiencia y calidad.

Un nuevo método para mejorar los mecanismos de atención en el procesamiento de datos complejos.

Descubre cómo los Transformers de Mente Extendida mejoran el manejo de la memoria en los modelos de lenguaje.

Cómo la similitud afecta nuestra capacidad de concentrarnos en situaciones cotidianas.

Explora el papel de los mecanismos de atención en el aprendizaje automático.

SinkLoRA mejora la eficiencia de los modelos de lenguaje para manejar textos largos.

Métodos para mejorar la calidad de la traducción en modelos de lenguaje grandes.

El modelo QuAN analiza de manera eficiente sistemas cuánticos complejos para mejorar el entendimiento.

Un estudio revela cómo la atención afecta el rendimiento de la memoria en situaciones diarias.

El estado de excitación influye en cómo procesamos las señales externas y los recuerdos internos.

Un nuevo método mejora el rendimiento de LLM en textos largos sin perder precisión.

Un nuevo método para la generación de música usando matrices de auto-similitud y sistemas de atención.

Explorando cómo los Transformers clasifican datos a través de información contextual.

Entender los mapas de atención mejora el aprendizaje automático en diagnósticos médicos.

Explorando cómo las personas y los pares navegan por los espacios públicos para evitar choques.

Nuevos métodos mejoran la precisión y eficiencia en los sistemas de reconocimiento de voz.

WallFacer mejora la eficiencia en el entrenamiento de modelos Transformer de secuencias largas con comunicación optimizada.

Una mirada a mejorar los modelos de deep learning para la eficiencia en el procesamiento de imágenes.

El modelo XLSR-Transducer se destaca en la transcripción en tiempo real con datos mínimos.

Un modelo que predice la atención del espectador en documentos de diseño gráfico.

Un estudio muestra que la luz brillante mejora la atención en jóvenes adultos.

Nuevos modelos muestran promesa en traducir textos más largos de manera eficiente.

Nueva investigación revela cómo las predicciones de nuestro cerebro afectan nuestra capacidad auditiva.

Explora cómo los movimientos oculares moldean nuestra percepción y reconocimiento.

Un nuevo método minimiza características engañosas en el aprendizaje automático con menos esfuerzo humano.

Una arquitectura de modelo flexible que mejora la eficiencia y el rendimiento del Transformer.

Explorando la relación entre la función cerebral y los comportamientos de atención.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la generación de audio usando técnicas de atención innovadoras.

Examinando cómo las redes sociales influyen en la formación de opiniones y la polarización.